392219 Maschinelles Lernen im Web (V) (SoSe 2011)

Contents, comment

Eine ständig wachsende Informationsflut im Web legt es nahe, nach Möglichkeiten zu suchen, aus der
Fülle der Daten automatisch sinnvolle Informationen oder Modelle zu extrahieren. Dabei müssen
die Algorithmen in der Lage sein, auch mit großen Datenmengen realistisch umzugehen.
Die Vorlesung behandelt wichtige Techniken des Maschinellen Lernens mit Bedeutung für das Web,
die es erlauben, automatisiert Informationen aus Daten zu extrahieren.
Behandelte Themen im Einzelnen sind:
Clustern und Visualisieren von Graphen, Verarbeitung von Texten mit Bag of Worts Repräsentation oder Text-Kernen, überwachtes Lernen mit Entscheidungsbäumen oder statistischen Verfahren,
Mining Verfahren, Streaming Algorithmen.
In Matlab-Übungen am Rechner bzw. dem Programm Weka werden die Verfahren direkt exemplarisch ausprobiert. (Sie müssen natürlich kein Matlab können oder Weka kennen, dieses wird in den Übungen eingeführt!)

Requirements for participation, required level

Grundkenntnisse im Bereich Algorithmen und Datenstrukturen sowie Mathematik werden empfohlen

Teaching staff

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Subject assignments

Degree programme/academic programme Validity Variant Subdivision Status Semester LP  
Bioinformatik und Genomforschung / Bachelor (Enrollment until SoSe 2011) Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 4. 6. 3 benotet /unbenotet  
Informatik / Bachelor (Enrollment until SoSe 2011) Nebenfach Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 4. 5. 3 benotet /unbenotet  
Intelligente Systeme / Master (Enrollment until SoSe 2012) Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 2. 4. 3 benotet /unbenotet  
Kognitive Informatik / Bachelor (Enrollment until SoSe 2011) Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 4. 6. 3 benotet /unbenotet  
Medieninformatik und Gestaltung / Bachelor (Enrollment until SoSe 2011) Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 4. 3 benotet /unbenotet  
Naturwissenschaftliche Informatik / Bachelor (Enrollment until SoSe 2011) Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 4. 6. 3 benotet /unbenotet  
Naturwissenschaftliche Informatik / Diplom (Enrollment until SoSe 2004) allgem.HS   HS
Naturwissenschaftliche Informatik / Master (Enrollment until SoSe 2012) Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 2. 4. 3 benotet /unbenotet  

Erfolgreiches Bearbeiten der Übungen (2LP) sowie mündliche Prüfung (3LP)

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Notes:
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Last update basic details/teaching staff:
Friday, December 11, 2015 
Last update times:
Thursday, September 26, 2013 
Last update rooms:
Monday, February 28, 2011 
Type(s) / SWS (hours per week per semester)
lecture (V) / 2
Department
Faculty of Technology
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22998228